基于图像匹配的CBERS-02B卫星HR相机图像拼接方法

中巴地球资源卫星（CBERS）02B星HR相机所获得的高分辨率遥感图像,是由3片TDICCD影像组成,由于TDICCD空间结构关系,导致3片TDICCD的原始影像间存在偏移现象。为此,在充分考虑TDICCD图像的空间几何特征和图像像元间相关性的基础上,利用基于灰度的匹配算法,并结合TDICCD成像原理的特点,提出了一种新的高分辨率遥感CBERS-02B星HR相机的影像拼接方法,整景拼接精度达到亚像元级。     

CBERS-02B星HR与CCD影像融合研究

CBERS-02B星搭载了高分辨率全色相机HR和多光谱传感器CCD,HR和CCD分别具有高空间分辨率和高光谱分辨率的特点。对这两类影像进行融合可以得到尽可能完整和准确的地物观测影像。对北京地区CBERS-02B的HR和CCD影像分别用HSV变换、HPF变换、Brovey变换、HIS变换、SFIM变换和小波变换等融合方法进行融合,对融合结果从空间细节和光谱保持两个方面分别定性和定量地进行评价,并比较这几种融合算法在CBERS-02B的HR和CCD遥感影像融合中的效果,得到了几种比较合适的融合方法。     

星载焦面视场拼接TDI CCD相机成像质量及处理方法分析

本文分析卫星偏航角、相机积分时间、平台稳定性、姿轨误差对焦平面线阵采用视场拼接的TDI相机地面成像的影响,包括线阵、沿轨两个方向上的错位(点上的变化)与地面扫描轨迹方向上的影像畸变(线上的变化).针对CBERS-02B HR相机的卫星影像,研究地面解决偏航角引起图像错位的数据处理方法——基于地面影像的图像配准仿射变换纠正法.根据CBERS-02B HR线阵的地面配准试验,分析出了CBERS-02B卫星星上偏航角补偿精度与误差对图像质量的影响,及影像畸变产生的原因.     

CBERS-02B星HR数据几何精纠正技术研究

CBERS-02B星可同时获取高、中、低3种空间分辨率遥感数据,极大地拓展了其应用领域与潜力,建立以CBERS-02B星数据特点为主的应用技术方法或应用技术流程,将快速推进CBERS-02B在资源调查监测领域的应用。通过试验适合CBERS-02B星HR数据遥感制图的纠正模型和控制点采集方案,针对CBERS-02B星HR全色数据窄幅宽的特点,提出并验证了影像接边镶嵌方法。试验结果表明,在无法获取严密物理模型参数时,可采用三次多项式纠正,至少需要30个以上控制点才能获得满意的纠正精度,采用先镶嵌后纠正法可提高同轨相邻景影像总体纠正精度,异轨相邻景影像纠正镶嵌至少需3~5个公共控制点。     

基于相位一致特征的CBERS-02B遥感图像自动配准

以CBERS-02B卫星HR高分辨率和CCD多光谱遥感图像数据为基础,针对基于特征的自动配准方法中的特征检测与特征匹配两个关键步骤,通过引入性能优良的相位一致特征检测方法和特征相似与空间关系相结合的特征匹配策略,实现了一种基于相位一致特征的遥感图像高精度自动配准方法。实验结果表明,该方法对遥感图像亮度和对比度具有不变性,能稳定可靠提取HR高分辨率和CCD多光谱遥感图像显著的点特征,精确匹配相位一致特征点,实现了CBERS-02B卫星不同谱段,不同传感器和不同时相遥感图像间高精度自动配准,所进行实验的自动配准精度均到达了优于0.3 像元的系统配准精度。因此,该自动配准方法适合应用于有高配准精度要求的遥感图像间自动配准。     

基于CBERS-02B和SPOT-5全色波段的图像融合纹理信息评价研究

CBERS-02B是我国第一代传输型陆地资源遥感卫星,搭载的传感器可以获得2.36 m分辨率的全色波段数据。通过遥感影像融合技术,将CBERS-02B全色数据和SPOT-5全色数据与SPOT-5多光谱数据10 m分辨率的图像进行了多方法的融合处理,通过对融合后图像的空间纹理信息进行比较和评价,获得了纹理信息的特征参数值。通过目视评价和定量分析,认为用CBERS-02B全色数据融合的影像在空间纹理上比SOPT-5融合的影像有优势。因此,CBERS-02B的全色波段是一种较高质量的高分辨率数据,应用前景广阔。     

基于密度自适应粒子群优化的图像可用度分类

研究图像优化评估方法,针对卫星遥感图像可用度模糊神经网络分类器学习过程中存在的学习速度慢且容易陷入局部极小值的问题,为提高评估的准确率,提出了一种密度自适应粒子群优化(Density Adaptive PSO,DAPSO)算法.通过信息熵建立粒子群密度评估测度并更新粒子群的粒子数量,以保持种群的多样性,有利于提高算法全局寻优能力.利用120幅中巴资源02B卫星(CBERS-02B)高分辨率相机(HR)采集的遥感图像,比较BP算法,标准粒子群优化算法以及密度自适应粒子群优化算法的模糊神经网络可用度分类器识别结果,表明新的算法收敛速度更快,有更强的全局寻优能力,并为应用提供依据.     

资源一号ZY-1 02C卫星图像在区域地质调查中的应用前景

资源一号02C卫星已于2011年年底成功发射,该星搭载有全色多光谱相机和全色高分辨率相机,可同时获取全色和多光谱图像数据,在区域地质调查方面具有很大的应用空间。该文以新疆哈密地区为例,采用资源一号02C卫星数据开展遥感地质解译应用示范研究,从数据处理、构造信息提取、岩性识别等方面进行研究,并将结果与ETM+数据进行对比,对存在的问题进行了初步分析。结果表明,资源一号02C卫星在我国尤其是西部干旱-半干旱地区开展区域地质调查和资源勘查方面具有很大的应用前景。     

融入超像元的高分辨率影像面向对象分类

针对传统像元分类方法精度低和出现"椒盐"现象,提出融入超像元的高分辨率遥感影像面向对象分类方法。首先在顾及高分辨率遥感影像像元光谱的光谱相似和像元空间位置关系的基础上,采用简单线性迭代聚类方法来生成含有超像元的高分辨率遥感影像;再采用均值漂移算法对超像元的高分辨率遥感影像进行分割,最后采用支持向量机分类器进行分类。选择典型地区实验影像进行分类实验,结果表明,该方法在提高高分辨率影像分类精度的同时又能保持地物细节。     

高空间分辨率遥感图像分类的SSMC方法

近年来随着高空间分辨率遥感的发展。影像的空间细节描述能力得到提高，像元之间的空间相关性得到增强，使传统的遥感影像光谱分类方法面临着巨大的挑战。基于此背景，提出了高分辨率遥感影像分类的SSMC（spatial and spectral mixed classifier）方法，旨在同时采用光谱和空间特征进行遥感影像分类。本文是基于SSMC方法的一个具体的实验，通过多尺度的空间金字塔构造每个像元的空间参数，整合影像的光谱信号和空间信息进行高分辨率遥感影像分类。实验结果证明，SSMC方法对于提高高分辨率遥感影像的分类精度具有积极的意义。     

基于小波内插的遥感图象超分辨率增强

基于小波内插的超分辨率增强方法,利用多幅遥感图象的交错采样结构,将同一场景的多幅遥感图象序列中的信息,在像素级上内插到一幅遥感图象中,得到一幅信息量更加丰富、分辨率更高的遥感图象。该文介绍了该方法及相应遥感图象预处理方法,文中实验显示了该方法的有效性。     

基于Retinex理论的新型遥感图像增强算法

针对遥感图像视觉存在对比度差\,分辨率低的缺点,以及传统的Retinex算法在对图像增强时往往会出现色彩恢复不协调,呈现泛白发灰现象,提出了一种多尺度Retinex算法与直方图均衡化相结合的新型遥感图像增强算法。首先对多尺度Retinex算法进行非线性全局改进,用于增强HSV色彩空间中的V分量,然后用直方图均衡化方法对RGB空间中三分量做同步增强处理。实验结果表明:与多尺度Retinex算法相比,算法增强后图像的均值可达到127,信息熵可提高29.5%,而且算法有效地解决了图像色彩恢复不协调和泛白发灰现象。     

基于机器学习的遥感图像超分辨综述

综述了基于机器学习的遥感图像超分辨重建技术的研究和发展。基于机器学习的遥感图像超分辨率重建技术通过学习低分辨图像与高分辨图像之间映射的关系,提升遥感图像的空间分辨率,从而有助于遥感图像的视觉分析。根据数据表达方法的不同将基于机器学习的遥感图像超分辨方法分为两类,包括基于字典学习的方法和基于深度学习的方法;简述了各类方法针对的问题,分析其设计思路和实现原理;对各类方法的优缺点和性能指标进行了对比分析;总结了遥感图像超分辨面临的问题和难点,并对未来发展的趋势进行了展望。     

俄罗斯高分辨卫星影像及应用

高空间分辨率卫星影像由军用转向民用使遥感应用出现了崭新的局面,特别在城市地理信息系统,市政管理,物流运输,环境监测等方面有着极好的应用效果,简要介绍了俄罗斯高分辨率卫星影像产品和处理软件的功能以及在各领域的应用实例。     

多光谱图像与全色图像的像素级融合研究

以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级双源融合为例，详细地总结了卫星多源遥感图像融合领域像素级融合的步骤、基本融合模型和优缺点，重点分析了各种常见像素级融合方法的原理和特点，并归纳了像素级融合结果的主客观评价标准和评价方法，以及像素级融合的主要应用领域，最后讨论了像素级融合目前存在的问题和今后的发展方向。     

影像融合在三维地形仿真中的应用

在同一地区，不同时期、不同传感器平台的遥感影像数据具有不同的空间分辩率、波谱分辩率和时相分辨率，如果能将它们各自的优势综合起来，可经弥补单一影像上信息的足，扩大各自信息的应用范围。首先将同一地区的TM影像与IKONOS影像进行精确配准后，使用基于HIS变换的融合方法，将两种影像进行融合，融合结果在保持TM影像丰富光谱信息的基础上，引入了IKONOS影像的几何特征，从面弥补了TM影像分辩率低和IKONOS影像光谱信息缺乏的缺点，并生成具有1m分辩率的彩色影像；最后将融合结果与相应地区的DEM数据进行复合，生成了具有高度真实感的三维影像图。     

作者简介: 孙小芳(1973- ) , 女, 博士生, 现主要从事遥感图像处理及应用方面的研究。 Extraction of Green Space in Urban High Resolution Remote Sensing Image

探讨应用高分辨率遥感影像提取城市地区绿地信息。利用自相关函数计算30 个绿地样区, 结果表明在影像位移2 像元时, 自相关系数还能达到0. 95, 从而确定纹理窗口大小为53 5。纹理值计算是在全色影像灰度共生矩阵的基础上, 方向取45°、135°、225°、315°4 个方向的平均值, 计算5 个纹理参数:Mean、variance、homogeneity、contrast、secondmomen t。对全色影像和5 个纹理影像进行多分辨率分割, 对分割所形成的目标根据绿地5 个纹理特征设定阈值, 提取出绿地信息, 通过精度评定正确率达92. 8%。结果表明所采取的方法在高分辨率遥感影像的城市绿地信息的提取上具有很好的应用性。     

APPlications of Transform and Ant一transform Methods in Remote Sensing Image Processing

遥感图像处理中有许多正变换与逆变换处理，富立叶变换与逆变换、RGB来统与IHS系统之间的彩色空间变换以及主成分变换与逆变换就是典型的变换与逆变换处理技术。灵活地运用这些技术十分重要，分析了这些变换技术的特点，给出了在图像处理中的具休应用实例。     

卫星图像模拟源系统控制器设计

卫星图像模拟源是在星载图像压缩系统研发过程中,通过模拟多路CCD相机向卫星图像压缩系统提供多路图像数据的测试设备;该设备基于FPGA研发,需要对海量图像数据进行存取,使用SDRAM作为数据存储是一种非常有效的方法,然而采用传统的FP-GA芯片内部集成的SDRAM控制器无法满足该设备大容量、高速率存储的要求;基于此,提出了基于MicroBlaze和VHDL联合编程实现SDRAM控制电路的方法,该方法实现了SDRAM的高速读写,能完全满足卫星图像模拟源系统的需求。     

基于多尺度Retinex算法的遥感图像增强

大多数的遥感图像存在视觉对比度低、分辨率低的缺点．因而在对遥感图像分析之前,通常都需要通过遥感图像增强技术对图像进行增强处理。当前的图像增强方法有很多种,文中引入了一种新颖的图像增强方法,即多尺度Rednex（MSR）算法。这种增强技术尤其对能见度差、分辨率低的图像有很好的效果,因此适合于对遥感图像的增强处理。此外,还引入了几种常用的经典图像增强方法,如直方图均衡法等。为了证实所引入的MSR算法对遥感图像的增强效果优于其他的增强方法,在实验中,将经典的图像增强方法和MSR算法分别应用于增强一幅典型的遥感图像并对比增强后的增强效果。实验结果表明MSR算法在对遥感图像的增强中可以取得满意的效果并且优于其他的图像增强方法。